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機器學習是什么？怎么理解？
2020-06-29
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科技創新是經濟發展的根本動力。在如今這一時代，AI人工智能就是推動經濟發展的最重要的科技動力。特別是近些年來行業與AI人工智能的結合，釋放了行業的潛力，重塑著人們的日常工作和生活。在AI人工智能備受關注、取得革命性進步的背后，真正的推手其實是“機器學習”。對于機器學習，大家是不是覺得很高大上，不明覺厲?下面就跟小編一起來看一下，機器學習到底是什么吧?

機器學習實際上是是一門多領域交叉學科，它涉及到計算機科學、概率統計、算法復雜度理論、實驗科學、函數逼近論、最優化理論、控制論、決策論等多個學科。機器學習最主要的目的是用計算的方法模擬類人的學習行為，從歷史經驗中獲取相關規律、建立模型，并將此模型應用到未來的類似場景中。

從范圍上來說，機器學習跟模式識別，統計學習，數據挖掘是類似的，而且，機器學習與其他領域的處理技術相結合，形成了計算機視覺、語音識別、自然語言處理等交叉學科。以計算機視覺這一學科為例，可以說計算機視覺=圖像處理+機器學習。圖像處理技術負責將圖像處理為適合進入機器學習模型的輸入，機器學習則負責從圖像中識別出相關的模式。這一技術目前在拍照識圖、手寫字符識別等領域應用廣泛。

機器學習中通常會用到許多不同的模型，一般被分為三種不同的學習類型：監督、無監督和強化。需要根據要完成的任務的情況下，選擇更為合適、性能更好的模型。

監督學習：監督學習的特性是在訓煉模型時明確 標記每一個數據 點的準確結果 ，以便于找出它們相互間的關聯，保證在導入未分配的數據點時，能夠準確的作出預測分析或歸類 。

無監督學習：無監督學習的特征是算法在訓練模型時期不對結果進行標記，而是直接在各數據點間尋找有意義的關系，它的價值在于發現模式以及相關性。

強化學習：強化學習是有監督學習和無監督學習的結合，通常被用于解決更為復雜的問題。在實際應用中，該類學習類型經常用于控制機器人手臂、機器人導航等領域。另外，強化學習在物流、日程安排以及任務的戰略規劃等方面也強化學習很常見。


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